研究：LLM 预测用户决策时过度采信口头承诺
原文标题：Words or Deeds? How LLMs Predict Users' Decisions in Human-Agent Dialogue
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研究用 42 名用户与五个不同人格智能体进行的 1260 轮重复囚徒困境博弈，测试八个开源权重 LLM 如何结合用户言辞与历史决策预测行为。结果显示仅凭决策记录即可较好区分合作与背叛（AUC 0.80），加入对话无增益，反而使预测过度相信用户承诺，在食言轮次准确率从 0.65 骤降至 0.17。
- 问题
- LLM 预测用户决策时如何结合口头承诺与历史行为记录。
- 方法
- 用 42 人 1260 轮重复囚徒困境博弈，对比仅决策记录与加入对话后八个开源模型的预测。
- 结果
- 仅决策记录 AUC 0.80，加对话无增益；食言轮准确率从 0.65 降至 0.17。
- 影响
- 依赖用户承诺做让步的销售/服务智能体需以行为数据为主，避免被口头承诺误导。
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